本文研究黎曼ζ函数非平凡零点中位于临界线上的单零点比例。Selberg、Levinson、Conrey等逐步提高该比例下界，2020年Pratt等达到约41.7%。Montgomery在黎曼假设下利用零点对关联证明至少2/3的零点为单零点；BGST-B在弱于黎曼假设的条件下得到67.25%。2026年，Anthropic的Claude结合Bombieri的论文给出无条件证明，Lamzouri随后给出更简明的证明。作者强调，即使该比例达到100%，也不能解决黎曼假设。

本文介绍 RDS Supabase 数据库函数：可用 SQL 或 PL/pgSQL 将聚合统计、跨表事务、流程控制等逻辑封装进数据库，弥补 Data API 仅支持单表 CRUD 的不足。函数支持 sql 与 plpgsql 语言，返回类型包括标量、SETOF、TABLE 和 trigger；SECURITY DEFINER 可绕过 RLS，但须通过 REVOKE/GRANT 收紧权限。可在 SQL Editor 或图形界面创建，前端通过 .rpc() 调用，触发器函数可自动刷新 updated_at、记录审计日志。

CSS 新增原生 random() 函数，无需 JavaScript 即可生成随机值，支持范围、步长和缓存键，已在 Safari 和 Chrome 156 中落地。作者用它实现字母微倾斜、弹跳动画、卡片随机倾斜与阴影、滚动展开卡组、随机滚动速度及景深模糊等效果。随机性适合装饰性元素，但应避免用于核心布局、正文和交互目标，并尊重减少动态偏好。

OpenSIPS 3.6.8及4.0.1之前版本存在越界读取漏洞（CWE-125），位于rtpproxy模块的rtpproxy_offer/rtpproxy_answer函数，可被远程未认证触发，导致信息泄露或服务中断。建议升级至3.6.9或4.0.2，升级前限制SIP流量，必要时禁用该模块。

Supabase 创建分支时并行复制主项目设置、迁移和边缘函数，约20秒就绪。连接 GitHub 的分支从仓库读取配置和迁移，无 Git 分支则从主项目获取。迁移按文件事务执行，失败回滚；函数仅上传变更部分。失败步骤会阻止后续依赖步骤，可在仪表板查看日志排查。

Databricks推出Predictive AI Functions测试版，业务用户和分析师无需机器学习专业知识，即可通过SQL原生函数完成预测、异常检测、驱动因素分析和预测建模。新函数包括ai_forecast、ai_top_drivers、ai_detect_anomalies、ai_predict_value和ai_predict_class，可在SQL、Genie和仪表板中调用。模型由Databricks集中维护，无需自建基础设施，基准测试显示其预测准确率领先。

陶哲轩介绍哈代-利特尔伍德极大不等式，给出四种证明：经典维塔利覆盖、二进立方体、贝尔曼函数及L²方法，并讨论其在勒贝格微分定理、遍历定理、H^p空间和卡尔德隆-齐格蒙德分解中的应用。

Databricks 正式发布原生 IP 函数，使 IP 地址分析成为湖仓上的高性能 SQL 工作负载。此前处理 IP 和 CIDR 需依赖正则、位运算或 UDF，性能差且难维护。新函数原生支持 IPv4/IPv6、CIDR 包含判断和范围连接，可加速威胁检测与网络可观测性，成本比传统仓库低 2 至 6.4 倍。

JDK 以纯 Java 实现支持后量子密码算法 ML-KEM、ML-DSA 和 HSS/LMS，保证可移植性。HotSpot 通过 @IntrinsicCandidate 注解将热点方法替换为利用 CPU 特性的平台专用机器码，Java 实现作为后备。ML-KEM 的 NTT、多项式乘法等操作适合内联优化，ML-DSA 需专用实现。基准测试显示内联可显著提升吞吐量，ML-KEM 最高提速 3.18 倍。

本文介绍了MySQL的时间类型，包括DATETIME、TIMESTAMP、DATE、TIME和YEAR的格式、存储空间及其最小最大值。讨论了如何使用内置函数获取当前时间、进行时间转换及计算时间差。此外，还提到MySQL的时区设置及其优先级。

Sutro团队开源命令行工具jev-align，利用主动学习和GEPA优化框架，让开发者仅需标注Jev最不确定的少量样本，即可对齐AI函数与人类判断，支持分类、多标签、评分等任务。该工具强调人类判断在优化循环中的核心地位，不自动应用新定义，并支持从生产数据持续捕获信号进行迭代优化。